只会编程的程序员没有前途
来源：搜狐IT
　　【搜狐IT消息】北京时间8月7日消息，比尔-盖茨曾说：“学习编程锻炼你的思维，帮你更好地思考，它能形成一种思考方式，让你更好地思考一切，这对所有领域都有帮助。”
　　于是，编程可以扩大你的思维，编程可以强化你的能力，编辑是可以赚大钱的&&
　　于是，编程被过份强调了。
　　让我澄清一点：编程，被过份强调了。
　　有一种言论很流行，那就是软件代码是未来的语言，更进一步说，编程是未来的必备技能。作为个体的你，如果想在未来有立足之地，最好学点编程。
　　这种言论的后果是：
　　1、进入学校的人，或者准备开始寻找工作的人，他们会认真考虑进入软件开发行业，哪怕他们真正的兴趣在其它地方。
　　2、已经毕业的、没有编程背景的人觉得自己低人一等，相比于拥有编程背景的同事来说，觉得自己容易受到排斥。
　　依我之见，这两点都是对趋势的过激反应，看起来世界经济变得越来越以代码为中心。问题在于：它相信经济、世界和未来会以代码为中心。
　　真是这样吗？不是的。
　　只要我们处在前Singularity时代（Singularity是微软提出的概念操作系统），只要人类统治我们的经济、社会、政治决策，我们的全球生态系统就会一直由人类需求驱动。其它都是工具或者语言，它用来强化个人。
　　当中包括代码。
　　我们应该将编程看成促使你成功的技能，它不是诅咒，也不是万能药。
　　现在是黑客通才时代，任何人都可以学点编程技能，但拥有其它职业。这些人并非为编程而编程，它是工具，可以提供价值。
　　在我教导的MBA学员中，有一个团队曾制作非常漂亮的幻灯片。我问他们谁设计的，他们指着团队的一个成员，这是一个心脏外科医生。他告诉我，在成为医生之前曾当过图形设计师。图形设计师转型心脏外科医生，真不可思议!
　　如果他学点编程呢？如果知道用HTML5和CSS3制作网站呢？如果会调整HPP代码呢？如果他能下载和使用jQuery插件呢？
　　我想，他的能力会为病房、病人带来巨大增值价值。
　　21世纪，我们应该理解到生活的许多方面是复合互联的，技术是彼此融合的。一旦我们理解到这点，会会知道作为个体、团队、组织的我们应该如何去解决那些纠缠人类的问题。
　　单是成为Java EEE专家、或者Django巨头、或者程序语言奇才，这已经不够了。要真正推动世界前进，脱颖而出，成为明天的问题解决者，变得真正有创造力，就要拥有一些新东西：深度和宽度。总的来说，就是要擅长一些其它的学问。
　　它告诉我们：
　　1、如果你是一个编程人员，学点其它领域的技能和知识。这会增加可能性，让你将编程技能用在其它方面。
　　2、如果你不是一个编程者，但有其它领域的技能，你可以学点基本的编程知识。这会增强你的能力，让你站在新层次上解决问题。它还可以通过新的方式利用你的天赋。
　　（作者Ali R.Tariq，MyFamilyTales联合创始人）
(责任编辑：胡涛)
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程序员混日子能混出前途吗？
》一书中，David Heinemeier Hansson和Jason Fried建议我们炒掉那些工作狂员工。而在《
》艺术中，Peter Thiel却认为，最好的工作处境会给企业带来10倍的技术优势，而不是技术优势带来好的工作环境。
1983年，比尔&盖茨曾说过：
“你必须要觉得这是一个有意思的行业。就连晚上回到家以后，你也要打开邮箱，然后找本有关计算机的杂志来看，否则你无法和微软的其他同事沟通。”
我们要接受哪种观点？要成为一名好的开发者，我们必须要无时无刻的想着编程吗？
不是说每周只能工作40小时，才能保持最高的效率吗？
研究显示，40个小时，这是一周内最佳的工作时间，这样可以让我们一直保持最好的状态。但是Malcolm Gladwell又说，要想找到通往成功的道路，最好的方式就是尽快积累1万小时的工作时间。我大学时代的教授也经常说，业精于勤……
在《Soft Skills》一书中，John Somnez也认为，他改变自己职业生涯轨迹的方式，就是努力的工作。
在一场辩论中，DHH认为生活和工作的平衡很重要，而Jason Calacanis却认为，要想在一家初创企业工作，你就必须要一直保持all-in的状态。但是两方都认为，最重要的，是对工作的热情。
从我个人的经验来看，在我工作的时候，我的热情在于：
不断提高自己的效率
我正在做的工作让我充满活力，而不会让我昏昏欲睡
我仔细看了看周围的人，我发现所有优秀的开发人员都对编程非常有热情，每周的工作时间都超过了40个小时。我还注意到，他们所付出的热情和努力，都让他们在未来获得了更多的回报，例如掌握了新的技术。
那么问题来了，这些充满热情、每周工作超过40小时的人，他们是如何保持自己的工作效率的呢？
What about the under the shower idea ?
在《Pragmatic Thinking and Learning》一书中，Andy Hunt提出我们的创意模式是在背景中运行的，要想获得创新性思维，就必须从当前的任务中逃离一段时间。
而XP却提出了“可持续步伐”的概念。同时，Uncle Bob表示，要想成为一名“专业人士”，我们每周应该工作80个小时（如果没记错的话，这个观点出于《The Clean Coder》一书）。
对于我自己，我发现每天在同一个项目上最多工作6-8个小时，否则我就会充满了各种消极情绪。但是如果在进行一个主项目的同时，每天花一定时间处理side project，我每天的总工作时间能够更长一些。
我猜这就是那些充满热情的人的工作方式，除了主要工作之外，他们每天还会花一些时间干点其他工作：
他们阅读有关编程的书籍
他们有自己的副业
他们阅读有关编程的文章
他们也许还会维护一个变成博客
他们会参加各种行业聚会，并且准备发言稿
他们在做这些事情的时候，不会让自己的工作变得更多，而是获得了更多的学习机会。我注意到，我身边很多非常有热情的编程人员都在不断的提升自己的能力，而那些工作狂们的效率也不是很高。
我觉得盖茨在1983年说的那番话今天依然有效。如果你对编程工作没有热情，你很难长时间的让自己保持为一名优秀的开发者。
作为开发人员，随着我们的工作经验越来越丰富，我们会慢慢的失去耐心，这对于我们来说是一个巨大的问题，当我们遇到难题的时候，我们会想要得到：
强大的语言和技术
一个高效的工作环境
高智商的同事
但是不要忘了，在人生的某一个瞬间，你会为人父、为人母。在有了孩子以后，你会想要一份稳定的收入来养活家庭，还想要一定的时间去陪伴孩子。
到了这个阶段，生活会变得更难。你丧失了跳槽去一家很酷的初创企业的决心，晚上也不再有 经历去学习新的东西。更糟糕的是，虽然你有着10年的编程人员经历，但是当你寻找新工作的时候，还是会到处碰壁，看上去你会陷入“创新者的窘境”。
或许很多开发者中途改行，就是因为丧失了热情，或是当了爸爸妈妈。我想到了两个严重的后果：
我们开始丧失创新能力，不断的炒冷饭（说你呢，.js框架……）
我们也许会忽略那些有着能让我们效率更高的技巧的人
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与原文不一致对于没有编程经验的人，R 语言是否很难掌握？
我的图书馆
对于没有编程经验的人，R 语言是否很难掌握？
【茉茉的回答(39票)】:
不難。不過我覺得脫離統計背景學 R 沒什麼實際意義。
如果你是初學，給你這個自學一下，例子都很簡單很攢信心：
然後呢，作為一個懶銀，我自己寫的時候習慣用這個，太方便了：
也有個 data mining 的版本，不過感覺不很時進：
另外我一直不覺得自己算掌握了 R，或者說我沒覺得我需要掌握它，我也從來沒有開發自己的包的雄壯心智。But，這一點也不影響我想要科學且正確地利用好它的美好願景。如果說想了解如何掌握的話，可以去這個人的主頁看看或與之取得聯絡：
【肖凯的回答(40票)】:
1，学R的价值要看你未来的工作中涉及到数据的难度和频繁程度。如果你的职业生涯永远只是偶尔用一下透视表这种难度和频度，那你可以不学R。如果你会更频繁的使用重复性简单的数据操作，或者更深入的探索数据，那你需要R。R不止是统计中用到，它同样可以看作是一个脚本语言，一个比excel强大很多的工具，会让你在前期投入的时间得到回报。head first data analysis这本书最后就谈到了R，可以看看它的建议。
2，学习R的前期难度是一般的语法规则，这并不太难，到后期真正比较难的是背后的理论知识。SPSS这种软件把理论包装成一个菜单点击，这很方便初学者，但也隐藏了理论上的为什么。这类菜单点击软件就好象是跟团旅游，方便、省心、适合新手，但不够深入。R语言就好象是自由行，自由、灵活、定制性强，但对自身的能力要求高。SPSS就象一把砍刀，简单好用，但等你功力提升后就没有兴趣再用它。R就是一柄剑，它需要使用者有足够的内力（理论）去使用它，而且是使用在合适的场景下，功力不足者容易受伤。
总结一句话，在你不同的阶段，会有适合你的不同工具，时机到了自然会想去学。
【moonkey的回答(10票)】:
从楼主的问题来看，我觉得您在R语言的学习过程中，遇到的困惑主要不是来自编程知识匮乏，而是统计知识匮乏。
我觉得从编程的角度来说，能顺畅地看懂帮助文档，就离掌握这门语言不远了。从这个角度来说，R语言的大多数功能都是面向统计应用的，如果没有足够的统计知识的话，您读它的帮助文档都会觉得痛苦，所以个人觉得在学习R的过程中，统计知识远重要于编程知识。
学习一门语言的目的就是能在工作或生活中有所应用。我觉得心中如果没有应用的情境的话，学习曲线甚至可以说是无限长的。楼主可以先想想自己工作生活中是否有非R不可或者R明显优于其他工具的地方，否则大可不必为此过多劳神。说到底都是些工具，顺手与高效最重要。
【任坤的回答(14票)】:
谢邀。最近工作很忙，一直想回答这个问题，已经有这么多很好的回答了，感谢
提到我那更新缓慢的小博客，这里我就自己学习和使用R的体会做一些回顾和总结。
首先，我在我的 项目中比较系统地介绍了一下R是什么（）。简而言之，R是一套主要致力于统计计算、数据探索、数据分析、数据可视化的一个、计算环境、社区以及生态系统。如果题主的学习背景和工作与这些毫不相关，并且毫无背景知识（例如统计学）和基本训练（例如基本编程），那么短期来看学习R的难度是不小，并且收益难以评估，可以说没有明显的收益。但是我相信没有多少人愿意为自己的前途划定一个不可逾越的限制，而帮助你突破这些限制的往往就是看起来「没有作用」的缓慢积累。
因此，我鼓励题主学习R这样的强大工具来优化自己的思维方式，理由我在中已经作出了充分的说明。不过有一个前提是，最好是先把计算机本身弄熟练一些，再使用计算机中更加高级的工具，例如我在中回答的那样，先把Excel这种容易上手、可见即可得的工具掌握熟练一些（先满足务实的基本需求），之后才比较容易上升到较为抽象的编程世界（再满足更高层次的精神需求）。
另外，用学习时间长短来衡量学习效果，对于编程几乎是无效的。学习1年，没有真正开发过比较全面的项目，其实水平远比不上学习半年，做过好几个实战项目的人。因为有时间压力的实战训练，才是真正能够提高水平的学习方法。
还有，我想帮助题主澄清几个观念。与其把R简单地看作一个「」，不如说R除了是一个统计软件，即统计计算环境之外，而是一门设计完善的编程语言，更加是一个快速成长的社区，是能够将非IT领域的前沿知识（例如最新的统计工具）快速转化为生产力的生态系统。在学习中最基本的就是掌握R作为编程语言的语法规则（syntax），之后就是通过学习和各种项目积累处理各种数据的手法、流行扩展包的使用技巧等等，在此过程中参与到社区当中去，去看大家在中的问答，参与到GitHub中托管的上千个R扩展包的issue report和改进中，在这个过程中你学到的R才是有灵魂的，才是与时俱进的；如果只是自己看教程，不实战、不参与社区互动，那么你学系到的R就是死的，没有灵魂，不会更新，很快就将被你的大脑清除出去。
当然，如果只是希望学习到最基本的层次，例如简单地操作一点数据等等，那完全没有必要把R学得很精深，只需要按照在线课程掌握基本的一些函数和表达式即可。
因此，我对「对于没有编程经验的人，R语言是否很难掌握？」这个问题的回答是「比较难」。就好象「对于没有游泳经验的人，游泳是否很难掌握？」「对于没有素描经验的人，素描是否很难掌握？」「对于没有炒股经验的人，炒股是否很难掌握」，回答都是「如果只是跳进去泡两下」「如果只是勾几笔」「如果只是下单撤单」，那么回答就是「很简单」；如果真的要严肃的「游泳」「素描」「炒股」...天下的任何事情，回答都是「比较难」。
如果不是「比较难」的话，那么R在数据科学中领域中的薪资回报就不可能是最高的了。
稍微补充，最近把项目弄成了一个Gitbook，在缓慢更新中，里面涉及了统计、金融领域需要掌握的从基础到高级的R的主要内容，下面是个简单的大纲，可以自测R的学习水平。
Quick start: What is R? Why R? How to install R? RStudio, First model
Basic objects: Vector, Matrix, Array, List, Data frame, Function, Formula
Basic expressions: Assignment, Condition, Loop
Basic functions: Environment, Package, Object, Logical, Character, Math, Statistics, Data, Graphics
Basic statistics: Preparing data, Descriptive statistics, Linear regression, Hypothesis testing, Model analysis, Time series modeling
Basic data mining: Using models, Cross validation
Basic grahpics: Scatter plot, Line plot, Bar chart, Pie chart, Histogram, Composing plots, Partitioning plots, Graphics devices
Inside R: Lazy evaluation, Dynamic scoping, Object searching, Memory management, dot-dot-dot, Functions, Environment, Expression, Call
Data structures: S3 object, S4 object
Database: SQL, Excel workbook, SQLite, SQL on data frame
Parallel computing: parallel package
Functional programming: Anonymous functions, Closures, Higher-order functions
Profiling: Computing time, Memory usage
Advanced graphics: Interactive graphics, ggplot2, ggvis
Popular-packages: stringr, reshape2, rootSolve, Rsolnp, plyr, dplyr, data.table, pipeR, jsonlite, Rcpp
最后，赞同
的说法，脱离了统计和计量的基础使用R没什么太大意义，就好象给你一个强大的扳手，结果你根本不认识什么是螺丝钉。
【乔脆的回答(5票)】:
推荐一本书----
本人(同无编程经验,大学修过统计学这门课但是本人非常学酥)正在开啃,体验非常不错.
另,推荐豆瓣阅读大超哥的连载
还有一个online的R教学站:
主要发起人之一是的朋克(?)女教师~~~
再补充一个新发现的极度friendly的解救python(C/Java....)零起点初学苦手的交互学习网站
可以说是边玩边学~~
同样适用于零基础的同学,本人follow中
对于无编程经验和需要用户界面的同学,可以下载Rstudio的版本~
和python一样,R是几种通过短期学习就能尝到甜头的语言.虽然python更加易写易懂,但是R在多变量统计以及数据可视化方面非常吸引我.
SPSS大学时候有过上机课,体验非常痛苦;而R给我的感觉是简洁,一行function或者data.frame可以代替excel中很多步骤,并且也不会想SPSS一样哗啦啦出来一大片.
总之,个人理解是,R提供的是定制化的服务,轻巧,精准,深入.
我认为学点编程是大有裨益的,也值得长期累积投入.光是想想掌握了这门新舞器以后能分分钟出数据做炫酷可视化就斗志昂扬了呐~~.在程序猿男票的影响下(很多工作中的数据分析用excel根本就是石器时代style),于是本文科"表妹"也开启了缓慢的编程之旅.
【SeanGo的回答(3票)】:
R在数据分析领域很有前途, 想在这一领域有所成就, 必然要学习R, 未来一定有高额回报. 吐槽:R跟SPSS和EXCEL从来就不是一个层面的东西, 比如R可以做时间序列分析, 可以做数据挖掘, 可以做决策分类树. 楼上几位你们这么比较, R知道吗? 下面答题:
1. 适用范围上, R并不适合做一门编程入门的课程， 他不是通用的编程语言，适合做数据分析，尤其是算法层面上。
2. 初学者很难从帮助文挡获得帮助,那一跎跎的 ... 啊
3 . 在r中有三种编程范式: 过程范式,函数范式,面向对向范式.
过程范式 (简单理解就是一系列的指令按照预先制定的顺序执行,与人类的直觉相吻合,这是初学编程的人比较容易掌握的.
函数式编程就不同了,这里有函数范式的简单例子:
面向对象() 则有另外的编程思想,想用好也需要专门的训练.
(好吧, 我相信光听这些名字就不知所云了)
4. R有一些坑, 比如循环太慢,
4.5 这可能也解释了为什么R有数不清的包, 大家想做点什么事情,就用别的语言(C/C++/Fortran)做一个R的扩展包,然后扔到R里调用. 或者在外面调用R, 我自己绝不在R中写过多的代码的, 有点浪费生命的感觉.
5. 写代码 和 '写好'代码 和 写'好代码' 有非常大的差别,需要长期不断的学习和实践.
因此, 我对题主的建议是, 先分别学习统计和一门比较通用的编程语言,比如Python, C, 然后再学R, 如果你需要用到的话.
谢邀, 以上.
【李慕白的回答(1票)】:
题主你好，我最近也在上这门课，觉得并不难，但可能需要一些统计背景和软件经验。
推荐一本非常好的统计与R的入门书，，网上有电子版。保证简明易懂，让你兴趣盎然。它的好处还在于第一章专门讲了基本概率统计知识，您可以填补一下。另外R的语法规则不能说难，但却有些特别。一开始不习惯很正常，这不是最大的障碍。
下面回答你的问题：
1. 对于一个未来不从事于编程、工程、金融的人（假设是HR），实用价值不大，因为此类工作中几乎根本不会用到R所擅长或主要做的事情。需要进行简单统计的事情，Excel绝对可以搞定，还能够清晰地展现给别人让人家理解，为什么要舍近求远呢？学习Excel，建议先熟悉基本函数，数据透视表，再VBA，规划求解，等等。如果精通Excel，你可以做的事非常多，转行做精算吧，嘿嘿。
2.1 如果你想申请经济会计类专业，建议主打Stata加Eviews，SPSS他们也会用，不过有很多功能SPSS做不到。但你要学的话，先学SPSS，很好上手，很快见效。接着再学Stata和Eviews，都不难的。
2.2 如果你想申请金融工程类专业，或其他理工科专业，加油吧骚年，R必须拿下啊，全世界各个专业研究者都喜欢它。它开源又小巧，强大又优美，有什么理由不爱呢。
【bitting304的回答(1票)】:
本人从事基因组选择育种方法的研究。原来也没有一点编程基础，但感觉R入门还是比较简单的。现在用R感觉越来越爽，小巧灵活，免费！！！当然选好入门教材很重要，个人也推荐《统计建模与R软件》，有了基础概念后可看的书就多了
【知乎用户的回答(1票)】:
针对题主你的问题，做以下简要回答：
1.衡量学习一门编程语言的价值大小，应该不完全取决与是否从事相关工作，更多的是在于你是否感兴趣或者说是是否明确自己的学习目的，这个问题我认为换做是学习任何一样知识都可以这么理解。很多暂时看来无用的知识，总会在一些不可预见的时候发挥他的作用。即便是屠龙之技也算是一项特殊的个人技能，聊胜于无吧。
2.我不了解R语言，但身为码农的我，深知一点，语言这种东西终究只是一种工具，管他是R语言、P语言、Q语言，只要是语言他就是工具，只要是工具他就得有操作手册，从这个角度来看，就跟你买了一个最潮的电子产品是一样的，只要有说明书还怕不会用么，你需要的只是一个熟练过程罢了。
【赵澈的回答(0票)】:
刚好我也修完了那个R的MOOC，推荐题主看看这里对这门课的评论，
然后你就会知道其他答主所说的R自身的难度是一方面，另一方面是这门课的设计真的比较差劲。
【Steven的回答(0票)】:
上班途中乱入，手机答题。
根据题主的描述，我认为题主可以考虑掌握一下Excel。轻点鼠标即可完成图表制作，一般性的统计检验在加入相应模块后也可以胜任。另外office软件一般办公室都会安装。
SPSS软件来源是一个问题，一般企业不是专业岗位不会装着的。其次以题主介绍的背景，我认为SPSS上你能用上的功能Excel上都可以实现。
R语言对矩阵，统计等背景知识有一定的要求，如果题主是抱着开拓眼界，技多不压身的心态，建议同时学习数理统计和R语言
有时间补充一些R语言和Excel相关学习资料。
【高晨的回答(0票)】:
我现在都在用一些图形化界面，可以大大降低门槛。
强推rkward。谁用谁知道~
【知乎用户的回答(0票)】:
1.你一个既不从事数学也不从事编程的人学R语言毫无价值，不明白你为什么要去学
2.否，学习编程语言只要高中数学基础就够了，但很奇怪的是你为什么要去学？我认为你学SPSS都是多余的，除非你是为了应试拿证书
馆藏&61989
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杂谈（75）
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注意&转载须保留原文链接，译文链接，作者译者等信息。&&
你热爱编程吗？不要指望成为CEO，除非你自己开公司——即使如此，但领导的工作很可能会导致你不能再写任何代码。
对于大多数工作，如果你继续写代码，你获得升职的机会可能很有限。通常你都是由初级到高级再到主程序员或首席软件工程师这样一个层级发展的。有可能你会升职到架构师的角色，但在许多地方架构师都不再写代码了。
如果你想转到管理层，那么你的空间是有限的。我们母公司的前CEO是做了25年的程序员后才转到管理层的；15年来，他使出全身本领来当一个市&#20540;40亿美元公司的CEO。10年后，也就是最近他坐拥豪宅和汽车，没有后顾之忧的退休了。与此同时，差不多与他（我们的老CEO）同一时间开始编程的同事，现在还依然只是高级软件工程师而已。
这是不是有点不公平？我不知道，如果你热爱编程、拿着体面的工资且热爱你的工作，那么你真的需要这样一个恒久不变的升职之路吗？不是每个人都能或都想开公司（在我早期的职业生涯中，我开过两次公司）。有时候感觉这并不公平，因为就算你编程再牛你也不可能拿到一般执行官能拿到的工资。除非有很好的机会，不然你甚至可能都没有机会来决定做什么样的事或该怎样做事。或者你可以作出适当的让步，成为一个管理人员。
我现在的经理在5年前担任我们的移动团队的经理前，是一名写了15年程序的老程序员。自团队建立取得成功后，他会偶尔修复下BUG或作一些细微的改动，因为除了他，其他所有人都很忙（因为他已经不再声称自己是一名程序员了）。他最终还是得到了升迁，在另外一个州的品牌公司担任副总裁级别的职务，这将有着更多的责任的和可见性，当然也有更高的薪水。我们的部门将改为只做营销品牌，因此我们的移动项目组将很快成为历史尘埃。我们剩下的人将可能会做同样的工作，拿着同样的薪水。这是野兽的本性。
我想，作为一名程序员你可能会走运，任职于一家肯花大价钱的创业公司，但实际上这非常罕见。在90年代中期，有一家公司上市之后我立刻就与它签订了合同。我的邻居曾任职于很多创业公司，但都失败了。后来他做一些零散的编程工作，因为他仍热爱编程，但不需要钱或想做更多的事。这更可能是你拿着正常的工资但可能只能极少的奖金。我想任职于Google或一些大型公司的程序员比一般程序员能拿到更高的工资，但与执行官或管理者比起来还是很少的。
一般的程序员，即使他们非常有才华，但还是可能会很长一段时间内拿着与常人一样的工资。许多公司可能认为所有的程序员都是一样的，都是可随意替代的，如果他们很厉害的话早就应该到管理层的位置上去了。
在我的第一个创业公司，我作为主程序员，但还是会处理诸如新闻，投资，雇用，福利，市场等这些问题。这吞噬了我的大部分光阴。第二个是一个很吸引人的产品开发，所以编程以外的事情就少了许多，但还是很完整的。从那以后，我发誓以后还要再做这样的事！
我的妹妹是以程序员身份进去现在的公司的，但6个月后，她被调离到管理部门，现在她已经成为水平相当高的副总裁。我的观点还是一样，如果你不放弃编程，那么你发展空间还是有限的。
如果你像我一样热爱编程，你不能不意识到，在你的职业生涯中你的发展空间很小。也许这是愚蠢的，但是可以选择做你喜欢的事或付出很大的代价来做其它的事。对于有些人，自己开公司是不错的选择。对于其它人来说，将你的职业生涯转换一个轨道和放弃编程是一个不错的选择。对于我来说，编程是我想做的事，但我必须成为现实主义者。
我曾在夏威夷工作（一个咨询公司）。和我共事的人说他们的待遇要比同岗位的(其它地区)低，但他们认为这是因为在夏威夷工作本身就是一个福利！
无论你做什么，你必须要在热爱的工作和有足够薪水来过自己想要生活的工作，或家庭需要的工作之间做一个选择。有时候这很难让人选择！
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